Algorithmes génétiques
Un algorithme génétique est une méthode d’optimisation inspirée de la sélection naturelle. Il fait évoluer une population de solutions candidates par sélection, croisement et mutation, sur plusieurs générations, jusqu’à converger vers une solution satisfaisante.
Concept introduit par John Holland dans les années 1970. Contrairement au machine learning supervisé, il n’apprend pas à partir de données étiquetées : il explore un espace de solutions par essais successifs.
En RH, usage marginal mais réel : optimisation de plannings complexes (rotations d’équipes, contraintes multiples), ou calibrage de paramètres dans certains outils de matching candidat/poste.
Limite pratique : coûteux en calcul, peu utilisé face à des méthodes plus directes quand le problème le permet.
Retrouvez tous les termes dans le lexique SIRH et IA de yapluqua.com.